注意：此文章纯属虚构。
如何通过AI让机器绘出令人惊叹的艺术作品？
艺术作品是人类文化的一部分，它的创作通常源于人类的感性认识，通过个体的心灵与审美品味的交汇，用笔、墨、纸、画去表现人类的思想、生命、感情。然而，随着人工智能的不断发展，让机器绘画已经成为了一种新的趋势。但是如何通过AI让机器绘出令人惊叹的艺术作品呢？
首先，我们需要在人工智能领域中选择一个合适的算法， 以获取机器学习的内容，能够手工自动地创建视觉元素。 多层次的自动化、依靠算法的无遗漏监察，让我们能够确保机器能够自定义地将特定的画作风格通过学习不断进行实践。对于机器来说，想要学习艺术，首先需要有大量的数据来源，从来达到视觉效果的提升，所以此时需要准备大量的数据，来支持我们的算法学习。
其次，我们需要通过机器学习来定义画家们想要表达的艺术元素，选择合适的画布材料、颜色和刻度、基准点位置等参数。而这些通过机器模拟就更加容易。美学标准稍纵即逝，尽管有些可计量的话， 比如饱和度或亮度，但是还有很多元素，如表达、抽象、情感及感受，这些都需要在机器学习帮助下不断地优化。
接下来，我们需要形成细致的数据集来准确地刻画艺术家和他们的艺术风格。数据集越同质、数量越多、更具代表性，对于机器学习的成功至关重要。机器学习需要跟随数据，因此它的训练与你所选的数据相关并直接影响着它能够孵化的艺术作品。
最后，我们需要选择合适的网络模型，以让机器上手尝试画画。常见的神经网络模型有卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN），循环神经网络，递归神经网络等等。这些模型会根据对其所学习到的实例的学习而优化策略，不断提高自身对于某个任务的准确率。因此我们可以让机器通过学习过程，从而掌握那些艺术家的独特风格，自动地刻画出接近于人类创作的画作。
综上，AI画作表示两个领域的交织，同时需要实现以人类感知为中心的认知和机器的操作模型。当机器学习通过了一个具体的步骤后，以人类审美为导向的后续科技会去进一步地跟进完善。最终我们可以让机器通过学习过程进而掌握那些艺术家的独特风格，推荐人工智能画作的民众技术可行的方向，或许通过机器刻画出的画面，同样令人惊叹。